Le management intermédiaire à l'ère de l'IA : ce qui sera repris, ce qui gagne en importance

Ces dernières années, le terme « management intermédiaire » est devenu embarrassant dans bien des entreprises. D'un côté, on réclame des organisations plus plates et moins de niveaux hiérarchiques ; de l'autre, l'IA excelle de plus en plus à synthétiser l'information, à produire des rapports et à suivre l'avancement des tâches, soit précisément ce qui occupe le plus clair du temps des managers intermédiaires. Certains en concluent que ce seront les premiers postes à disparaître à l'ère de l'IA. La réalité est plus nuancée. L'IA rendra superflu le manager intermédiaire qui se contente de relayer et de compiler, mais elle rendra plus précieux celui qui sait accompagner ses équipes, coordonner et assumer ses responsabilités.

Concrètement, comment le travail des managers intermédiaires va-t-il évoluer ? Cet article présente la pression réelle que l'IA et l'aplatissement des organisations font peser sur le management intermédiaire, les fonctions traditionnelles que l'IA reprend à son compte et celles qui gagnent en importance, l'attitude des managers face à l'IA et leurs inquiétudes, ainsi que ce que les managers, d'une part, et l'entreprise, d'autre part, peuvent faire.

Pourquoi le management intermédiaire est-il en première ligne ?

Le management intermédiaire est en première ligne parce qu'une grande partie de son travail quotidien consiste, par nature, à transporter et à mettre en forme l'information au sein de l'organisation. Dès lors que l'IA peut synthétiser et transmettre l'information automatiquement, la valeur du rôle de « relais d'information » est remise en question.

Cette remise en question apparaît déjà dans les prévisions des cabinets d'études comme dans les décisions concrètes des entreprises :

• Les prévisions des instituts d'études. Dans ses prévisions annuelles publiées en octobre 2024, Gartner avance que, d'ici 2026, 20 % des organisations utiliseront l'IA pour aplatir leur structure et supprimer plus de la moitié des postes de management intermédiaire actuels. Selon Gartner, l'IA peut automatiser la planification des équipes, le reporting et le suivi de la performance, ce qui permet aux managers restants de diriger des équipes plus grandes. Gartner met toutefois en garde contre les risques : les collaborateurs s'inquiéteront pour la pérennité de leur poste, les managers pourraient être débordés, les dispositifs existants de coaching et d'évolution de carrière pourraient se rompre, et les jeunes collaborateurs auront moins d'occasions de progresser (source).
• Les décisions concrètes des entreprises. Même sans parler d'IA, la réduction du nombre de niveaux hiérarchiques est déjà un choix fait par de nombreuses grandes entreprises. Dans une lettre interne de septembre 2024, Andy Jassy, CEO d'Amazon, a demandé à chaque unité d'activité d'augmenter d'au moins 15 % d'ici la fin du premier trimestre 2025 le ratio entre les collaborateurs sans fonction d'encadrement (les « contributeurs individuels ») et les managers, au motif que la multiplication des niveaux alourdit les processus bureaucratiques, et que moins de niveaux permettent aux collaborateurs de s'approprier davantage leur travail et de rapprocher la décision du terrain (source).
• Le ressenti réel des collaborateurs. Selon l'enquête menée en 2025 par Korn Ferry auprès de plus de 15 000 professionnels dans 10 marchés, 41 % des salariés indiquent que leur organisation a réduit le nombre de niveaux de management, et 37 % déclarent que la diminution du nombre de managers leur fait perdre le cap (source).

Pris ensemble, ces éléments conduisent à un constat plus juste que « le management intermédiaire va disparaître » : supprimer des niveaux hiérarchiques est facile, mais le rôle de liaison, d'explication et d'attention aux personnes que jouait le management intermédiaire ne disparaît pas avec les postes. Soit les managers qui restent le reprennent à leur charge, soit il devient un angle mort dont personne ne répond dans l'équipe. Les données de Korn Ferry illustrent précisément le coût de ce second cas.

Précisons aussi que l'affirmation de Gartner est une prévision, et que les évolutions réelles varient beaucoup d'un secteur à l'autre. Pour la plupart des PME, dont l'organisation n'est de toute façon pas pléthorique, la question la plus concrète n'est pas « combien de managers intermédiaires supprimer », mais « où les managers actuels doivent-ils investir leur temps ».

Quelles tâches du management intermédiaire l'IA reprend-elle, et lesquelles gagnent en importance ?

Les tâches traditionnelles du management intermédiaire se regroupent grosso modo en quelques catégories : relayer les consignes dans les deux sens, coordonner les ressources, superviser l'exécution, préparer les comptes rendus et encadrer l'équipe. L'IA reprend surtout ce qui suit un format fixe et peut se déduire des données ; ce qui exige de la confiance, du jugement et d'assumer les conséquences reste l'affaire des humains.

Le tableau ci-dessous compare l'évolution de plusieurs fonctions typiques à l'ère de l'IA :

Cette répartition ne traduit qu'une tendance générale ; elle dépend en pratique du socle de données de l'entreprise et de la maturité de ses processus. Par exemple, si les données de commandes et de transport d'une entreprise logistique sont encore dispersées dans plusieurs tableurs, l'IA aura du mal à produire automatiquement un rapport quotidien fiable.

Le tableau montre que les tâches qui gagnent en importance pour le management intermédiaire se répartissent en cinq grandes catégories :

• Coacher et développer les personnes. Lorsque l'IA prend en charge de nombreuses tâches de base, la voie qui permettait aux nouveaux arrivants d'acquérir de l'expérience en « faisant des choses simples » se rétrécit. La « rupture du coaching » qui inquiète Gartner exige que les managers y remédient de façon délibérée : confier des tâches stimulantes, donner des retours en temps utile et aider les collaborateurs à apprendre à juger les productions de l'IA.
• Coordonner entre les services. L'IA peut rendre l'information plus transparente, mais elle ne peut pas arbitrer les intérêts entre services. Par exemple, les ventes veulent accepter davantage de commandes urgentes tandis que l'entrepôt souhaite une production stable : un tel conflit exige que quelqu'un s'assoie pour en discuter.
• Juger et assumer. L'IA peut formuler des recommandations, mais elle ne peut pas répondre des résultats. Dans l'enquête « AI at Work » 2026 de BCG, 47 % des répondants citent les questions de responsabilité liées à l'IA parmi leurs trois principales préoccupations pour les deux à trois prochaines années ; 52 % indiquent passer plus de temps à vérifier et à corriger les productions de l'IA (source). Savoir qui tranche et qui en répond deviendra un élément de plus en plus central de la valeur du management intermédiaire.
• Conduire le changement. Que de nouveaux outils soient réellement adoptés dépend largement du supérieur hiérarchique direct. L'analyse du Work Trend Index 2026 de Microsoft, portant sur 20 000 utilisateurs d'IA dans 10 pays, montre que les facteurs organisationnels (culture, soutien des managers, mécanismes de gestion des talents) expliquent plus de deux fois mieux que les facteurs individuels la valeur de l'IA perçue par les collaborateurs (67 % contre 32 %) ; une autre étude de 1 800 personnes pilotée par Microsoft révèle que lorsque les managers montrent eux-mêmes l'exemple dans l'usage de l'IA, la valeur de l'IA déclarée par les collaborateurs est supérieure de 17 points de pourcentage (source). Il s'agit de corrélations entre des données auto-déclarées, qui ne valent pas causalité, mais la direction est claire.
• Prendre soin du moral et de la confiance de l'équipe. Plus le changement est rapide, plus les collaborateurs ont besoin de quelqu'un en qui avoir confiance et à qui dire la vérité. L'enquête de Korn Ferry montre que 80 % des salariés déclarent rester dans un poste parce qu'ils ont un supérieur digne de confiance (source).

Comment les managers perçoivent-ils l'IA ? De quoi s'inquiètent-ils ?

Globalement, les managers intermédiaires n'accueillent pas l'IA avec réticence ; ils sont souvent plus enthousiastes que les collaborateurs. Leurs inquiétudes ne portent pas tant sur la capacité à l'utiliser que sur le fait de devoir porter le changement sans disposer des méthodes ni du soutien nécessaires.

Plusieurs enquêtes reflètent cet état de fait sous différents angles :

• Un usage supérieur à celui des collaborateurs. Selon l'enquête menée par Gartner en juillet 2025, 46 % des managers essaient d'améliorer leur travail grâce à l'IA, contre seulement 26 % des collaborateurs ; 45 % des managers estiment que l'amélioration apportée par l'IA au travail de l'équipe est à la hauteur des attentes, mais seuls 14 % déclarent n'avoir rencontré aucune difficulté pour amener leur équipe à utiliser l'IA efficacement (source). Cette enquête a porté sur 1 973 managers et 2 986 collaborateurs.
• Des attentes de changement très fortes. Dans l'enquête BCG 2026, le taux d'usage régulier de l'IA atteint 88 % chez les managers ; parmi les répondants qui utilisent fréquemment l'IA, 65 % des managers et dirigeants pensent que, d'ici trois ans, des agents IA pourront accomplir plus de la moitié de leur travail, contre 52 % chez les employés de première ligne (source).
• Pression accrue et absence de règles. Dans la même enquête, 37 % des managers qui utilisent fréquemment l'IA déclarent une pression psychologique accrue ; 55 % indiquent que leur entreprise n'a pas encore donné de directives claires sur la manière de gérer des « équipes composées d'humains et d'IA » (source).

Les répondants de ces enquêtes proviennent principalement de grandes et moyennes entreprises ; la situation des managers de PME peut être différente. Un point commun mérite toutefois l'attention : le management intermédiaire occupe une position double. Il est à la fois promoteur de l'IA, chargé de convaincre l'équipe d'essayer de nouvelles méthodes, et la population la plus transformée par l'IA, dont les méthodes de travail et les critères d'évaluation évoluent eux aussi. Si l'entreprise se contente d'assigner aux managers intermédiaires des objectifs de « déploiement de l'IA » sans leur donner méthodes, temps et sécurité, ils risquent fort de répercuter telle quelle cette pression sur leur équipe.

Le rapport de Microsoft souligne également une contradiction de nature systémique : seuls 13 % des utilisateurs d'IA déclarent que leurs tentatives de repenser leur travail avec l'IA seraient reconnues même si les résultats n'étaient pas au rendez-vous (source). Pour le management intermédiaire, cela signifie que la marge qu'il peut laisser à son équipe pour tester et se tromper dépend largement de ce que son propre supérieur lui permet.

Comment le manager intermédiaire peut-il évoluer ? Guide pas à pas

Pour un manager intermédiaire, l'essentiel de la transition n'est pas d'apprendre davantage d'outils, mais de réallouer son temps. Il s'agit de consacrer le temps économisé grâce à l'IA à ce que seuls les humains savent bien faire.

Étape 1 : faire l'inventaire de sa semaine. Pendant une à deux semaines, notez votre travail et répartissez-le en trois catégories : ce qui peut être confié à l'IA ou à un système (par exemple la mise en forme du rapport hebdomadaire, la consolidation de données), ce qui requiert votre jugement (par exemple l'approbation de cas particuliers, l'allocation de ressources) et ce qui ne peut se faire qu'en face à face (par exemple coacher un collaborateur, gérer un conflit). Beaucoup de managers constatent que la première catégorie est plus fournie qu'ils ne le pensaient.

Étape 2 : confier d'abord son propre travail répétitif à l'IA. Commencez par les tâches que vous connaissez le mieux, par exemple utiliser l'IA pour rédiger les comptes rendus de réunion, produire une première version du rapport hebdomadaire des ventes ou synthétiser les principaux problèmes remontés par les clients. En l'utilisant d'abord vous-même, vous comprenez ses forces et ses faiblesses, et vous êtes légitime pour guider votre équipe.

Étape 3 : utiliser l'IA et en parler ouvertement devant l'équipe. En réunion d'équipe, montrez comment vous utilisez l'IA et n'hésitez pas à citer des exemples où elle s'est trompée. L'exemple du manager envoie un signal : l'usage de l'IA est encouragé, et repérer ses erreurs a de la valeur.

Étape 4 : faire des entretiens individuels un rendez-vous régulier. Utilisez en priorité le temps libéré pour échanger en tête à tête avec les membres de l'équipe : comprendre les difficultés qu'ils rencontrent avec l'IA, leurs craintes quant à l'évolution de leur poste et les domaines dans lesquels ils souhaitent se former. Plus il y a d'IA, moins on peut se passer de la communication entre les personnes.

Étape 5 : clarifier la répartition des rôles entre humains et IA dans l'équipe. Rédigez avec l'équipe quelles tâches peuvent être réalisées par l'IA, qui se charge de la relecture, et qui décide et répond en cas de problème. Par exemple, l'IA peut générer des recommandations d'achat, mais l'acheteur les vérifie avant de passer commande, et un responsable les valide au-delà d'un certain montant.

Étape 6 : ajuster ses propres critères de réussite. Ne plus se mesurer au nombre de personnes encadrées, de réunions tenues ou de rapports remis, mais aux résultats de l'équipe, à la progression de ses membres et à la résolution des problèmes interservices.

Comment l'entreprise peut-elle soutenir ses managers intermédiaires ?

La transformation du management intermédiaire ne peut se faire sans le soutien de l'organisation. Si l'entreprise se contente de supprimer des niveaux sans repenser les responsabilités du management intermédiaire, les managers restants ne feront que travailler plus et s'épuiser davantage.

L'entreprise peut agir dans les directions suivantes :

• Redéfinir les responsabilités et l'évaluation du management intermédiaire. Préciser quelles tâches de reporting et de statistiques seront assurées par les systèmes, et inscrire le « développement de l'équipe », la « collaboration interservices » et la « conduite du changement » dans les responsabilités et les critères d'évaluation, au lieu de ne regarder que les indicateurs d'activité.
• Offrir aux managers intermédiaires une formation à l'IA et des outils dédiés. La formation ne doit pas se limiter à la prise en main des outils ; elle doit aussi couvrir la manière d'évaluer les productions de l'IA, de la promouvoir au sein de l'équipe et de répondre aux inquiétudes des collaborateurs. Gartner recommande également de doter les managers d'une méthode et d'outils pour intégrer l'IA au travail de l'équipe, et de les aider à orienter l'usage que leurs collaborateurs font du temps économisé grâce à l'IA (source).
• Établir des règles de collaboration entre humains et IA. Définir au niveau de l'entreprise le périmètre d'usage de l'IA, les exigences de relecture et l'attribution des responsabilités, afin d'éviter que chaque manager intermédiaire ne tâtonne seul et n'invente ses propres règles.
• Maîtriser raisonnablement l'étendue du champ de supervision. Le champ de supervision désigne le nombre de personnes qu'un manager encadre directement. Si l'aplatissement l'a élargi, il faut réduire en parallèle la charge administrative des managers, faute de quoi le temps consacré au coaching et à la communication sera le premier sacrifié.
• Autoriser l'essai et l'erreur, et récompenser les améliorations. Reconnaître les tentatives de repenser les processus avec l'IA, même lorsque les résultats ne sont pas encore satisfaisants. Si les managers intermédiaires osent expérimenter, l'équipe osera le faire aussi.

Questions fréquentes sur le management intermédiaire à l'ère de l'IA

L'IA va-t-elle faire disparaître les postes de management intermédiaire ? Certains postes centrés sur la consolidation et la transmission de l'information pourront être fusionnés ou supprimés, mais l'encadrement des équipes, la coordination des ressources, le jugement et la prise de responsabilité ne disparaîtront pas. L'évolution la plus probable est une réduction du nombre de managers intermédiaires, avec des responsabilités plus lourdes pour chacun, ou un déplacement du centre de gravité de leurs responsabilités.

Les managers intermédiaires doivent-ils apprendre à coder ou à construire des outils d'IA ? En général, non. Il importe davantage de comprendre ce que l'IA sait faire et où elle peut se tromper, de savoir l'intégrer aux processus concrets de l'équipe et de juger si ses productions sont fiables.

Une fois l'efficacité de l'équipe améliorée grâce à l'IA, comment le manager doit-il employer le temps économisé ? Commencer par en discuter avec l'équipe, plutôt que d'augmenter directement la charge de travail. Une partie du temps peut être consacrée à l'acquisition de nouvelles compétences, à l'amélioration des processus ou au service client, en associant les collaborateurs à la décision, afin que le gain d'efficacité ne se transforme pas en nouvelle pression.

Les managers intermédiaires des PME doivent-ils eux aussi s'intéresser à ces évolutions ? Oui. Dans les PME, les managers intermédiaires cumulent souvent plusieurs rôles et sont plus facilement absorbés par les tâches administratives. Utiliser l'IA pour réduire le travail répétitif de reporting et de coordination peut leur libérer de l'énergie pour encadrer leurs équipes et améliorer l'activité.

Références

• Gartner Unveils Top Predictions for IT Organizations and Users in 2025 and Beyond, Gartner, octobre 2024
• Update from Amazon CEO Andy Jassy on return-to-office plans and manager team ratio, Amazon, septembre 2024
• Workforce 2025 Survey: Power Shifts, Korn Ferry, avril 2025
• Agents, human agency, and the opportunity for every organization, Microsoft, mai 2026
• AI at Work: Strategy Matters More Than Tools (diaporama de l'enquête), BCG, juin 2026
• Gartner HR Survey Reveals 45% of Managers Report AI Has Lived Up to Their Expectations in Improving Their Teams' Work, Gartner, mars 2026